## IMPLEMENTASI EKSTRASI FITUR DAN K-NEAREST NEIGHTBOR UNTUK IDENTIFIKASI WAJAH PERSONAL
Danar Putra Pamungkas 1 , Ahmad Bagus Setiawan 2
Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri Jl. KH. Achmad Dahlan Gg. 1 Mooroto Kota Kediri E-mail: danar@unpkediri.ac.id , ahmadbagus@unpkediri.ac.id

## Abstraks
Wajah atau muka adalah bagian depan kepala pada manusia meliputi wilayah dari dahi hingga dagu, termasuk rambut, dahi, alis, mata, hidung, pipi, mulut, bibir, gigi, kulit, dan dagu. Sebuah sistem biometrika berdasarkan wajah  diharapkan  dapat  menutup  kelemahan  sistem  presensi  konvensional  yang  berdasarkan  tanda  tangan. Beberapa  kelemahan  sistem  tersebut  antara  lain,  adanya  celah  kecurangan  dalam  proses  tanda  tangan  dan waktu perekapan yang cukup lama. Penulis menggunakan metode ektraksi fitur Eigenface PCA sedangkan untuk klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor. Akurasi pengenalan wajah dengan menggunakan metode ektrasi fitur  eigenface  dan  K-NN  mencapai  80%.  Nilai  rata-rata  FAR  terendah  adalah  20%  sedangkan  FRR  15%. Semakin banyak data latih yang digunakan akurasinya semakin tinggi.  Akurasi  optimal  didapat  pada  kondisi jarak 50 cm dengan cahaya terang.
Kata Kunci : wajah, ekstrasi, fitur, K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Ciri  khas  personal  yang  melekat  pada  tubuh seseorang antara lain  sidik jari,  wajah, tangan, kaki, dan  retina.  Wajah  atau  muka  adalah  bagian  depan kepala  pada  manusia  meliputi  wilayah  dari  dahi hingga  dagu,  termasuk  rambut,  dahi,  alis,  mata, hidung,  pipi,  mulut,  bibir,  gigi,  kulit,  dan  dagu (KBBI, 2008). Elemen-elemen itulah yang membuat wajah  manusia  memiliki  bentuk  yang  berbeda-beda sehingga  wajah  sering  digunakan  sebagai  identitas suatu individu dengan individu yang lain. Teknologi pengenalan  diri  dengan  menggunakan  bagian  tubuh atau  perilaku  manusia  disebut  dengan  sistem biometrika (Putra, 2009).
Sebuah  sistem  biometrika  berdasarkan  wajah diharapkan  dapat  menutup  kelemahan  sistem presensi  konvensional  yang  berdasarkan  tanda tangan.  Beberapa  kelemahan  sistem  tersebut  antara lain,  adanya  celah  kecurangan  dalam  proses  tanda tangan  dan  waktu  perekapan  yang  cukup  lama. Penulis  akan  menggunakan  ciri  wajah  personal untuk  digunakan  dalam  sistem  presensi.  Sistem biometrika  yang  akan  dibuat  membutuhkan  data wajah personal. Data wajah tersebut merupakan data masukan  pada  sistem  yang  berupa  data  citra.  Citra adalah  gambar  pada  dua  dimensi  (Aditya,  2013). Sistem  yang  menggunakan  data  masukan  citra merupakan  salah  satu  pengolahan  citra.  Pengolahan citra merupakan suatu proses yang dilakukan dengan masukan berupa citra dan hasilnya juga berupa citra (Efendy,2009).
Sistem  pengenalan  wajah  membutuhkan  sebuah ciri  dari  suatu  citra  untuk  dapat  dikenali  kemudian ciri  tersebut  akan  dicocokan  dengan  ciri  citra  lain. proses tersebut membutuhkan suatu metode ektraksi ciri  atau  fitur  dan  klasifikasi.  Metode  ektraksi  fitur dan  jumlah  neighbor  yang  melakukan  voting mempengaruhi  tingkat  akurasi  klasifikasi  gambar (Fuad,2017).  Proses  pengenalan  wajah  dapat
berbeda dari data objek yang digunakan (Wang,2017).  Sistem  biometrika  untuk  pengenalan wajah  memiliki  tingkat  akurasi  87%  dengan menggunakan  klasifikasi  jaringan  syaraf  tiruan sedangkan  dengan  klasifikasi euclidean  distance memiliki  akurasi  68.45%  (Fitriyah,  2015).  Selain metode  Klasifikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  metode Principal  Component  Analysis  (PCA)  juga  dapat digunakan  untuk  pengenalan  wajah. Eigenface merupakan  salah  satu  metode  pengenalan  wajah berdasarkan Principal  Component  Analysis (PCA) yang  mudah  diimplementasikan  (Fatta,  2009). Pengenalan  wajah  menggunakan  metode  PCA dengan  menggunakan  data  sebanyak  130  gambar memiliki  tingkat  akurasi  82,27%  (Salamun,  2016). Deteksi  wajah  dengan  menggunakan  metode eigenface dapat  memberikan  tingkat  kemiripan dengan  nilai  prosentase  80%  (Putra,  2013).  Metode Eigenface dan City Block Distence dapat mengenali wajah dengan rata-rata akurasi 69,86% (Pamungkas,2017). Akurasi identifikasi citra dengan metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  mencapai 88,9% (Wulanningrum,2018).
Penulis  menggunakan  metode  ektraksi  fitur Eigenface PCA sedangkan untuk klasifikasi menggunakan  K-Nearest  Neighbor.  Citra  yang digunakan berformat jpg dan bmp . Resolusi citra tes adalah  640x480  pixel.  Deteksi  wajah  menggunakan Webcam 0,3 MP. Data citra sempel diambil dua kali dari 10 orang mahasiswa lingkup UN PGRI Kediri.

## 1.1 Pengenalan Pola
Pengenalan  Pola  atau Pattern  Recognition dalah suatu  proses  atau  rangkaian  yang  bertujuan mengklasifikasikan  data  numerik  dan symbol . Banyak  teknik  statistik  dan  sintksis  yang  telah dikembangkan  untuk  keperluan  klasifikasi  pola  dan teknik-teknik  ini  dapat  memainkan  peran  yang penting dalam system visual ntuk pengenalan obyek
yang  biasanya  mmerlukan  banyak  teknik.  Bentuk- bentuk  obyek  tertentu  dalam  dunia  nyata  yang sangat  kompleks  dapat  dibandingkan  dengan  pola- pola  dasar  di  dalam  citra  sehingga  penggolongan obyek  yang  bersangkutan  dapat  dilakukan  dengan lebih mudah (Ahmad, 2009).
Sistem  Pengenalan  pola  dasar  terdiri  dari  (Fatta, 2009):
a. Sensor Sersor  digunakan  untuk  menangkap  objek yang cri atau fiturnya akan dieksraksi.
b. Mekanisme Pre-Processing Mekanisme pengolahan objek yang ditangkap oleh  sensor  biasanya  digunakan  untuk mengurangi  kompleksitas  ciri  yang  akan dipakai untuk proses klasifikasi.
c. Mekanisme Pencari Fitu(manual/otomatis) Bagian  ini  digunakan  untuk  mengekstraksi ciri  yang  telah  melalui  tahap  preprocessing untuk  memisahkannya  dari  fitur-fitur  pada objek  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses klasifikasi.
d. Algoritma Pemilah Pada tahapan ini proses  klasifikasi dilakukan dengan  mengunakan  algoritma  klasifikasi tertentu.  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah klasifikasi  dari  objek  yang  ditangkap  ke dalam kriteria-kriteria yang telah ditentukan.

## 1.2 Pengenalan Wajah
Pengenalan wajah merupakan salah satu pendekatan  pengenalan  pola  untuk  keperluan identifikasi personal disamping pendekatan biometrik lainnya seperti pengenalan sidik jari, tanda tangan, pengenalan citra wajah berhubungan dengan obyek  yang  tidak  pernah  sama,  karena  adanya bagian-bagian yang dapat berubah (Putra, 2013).

## 1.3 Eigenface
Salah  satu  metode  untuk  ekstraksi  fitur  adalah Eigenface. Eigenface salah satu algoritma pengenalan  wajah  yang  didasarkan  pada Principle Component Analysis (PCA) yang dikembangkaan di MIT.  Algoritma  eigenface  pada  training  image dipresentasikan  dalam  sebuah vector  flat (gabungan vector) dan digabung bersama-sama menjadi sebuah matriks  tunggal. Eigenfaces dari  masing-masing citra  kemudian  diekstraksi  dan  disimpan  dalam  file temporary atau  database. Test  image yang  masuk didefinisikan juga nilai eigenfaces -nya dan dibandingkan  dengan eigenfaces dari  image  dalam database  atau  file  temporary.  Adapun  algoritma selengkapnya adalah :
1. Buat Make  Flat  Vektors ( ImageList,  N,M ): ImageList adalah  kumpulan  dari N  training image ,  di  mana  setiap  image  adalah W  x  H piksel, M adalah  ukuran vector flat  yang harus dibuat.
2. Gabungkan  setiap image dalam WH elemen vector dengan  menggabungkansemua  baris. Buat ImageMatrix sebagai  matriks N  x  WH berisi semua gambar yang digabung.
(1)
3. Jumlahkan  semua  baris  pada ImageMatrix dan bagi dengan N untuk mendapatkan rataan gambar  gabungan.  Kita  namakan vector elemen WH ini dengan R . 4. Kurangi ImageMatrix dengan everage  image R . Kita namakan matriks baru ukuran N x WH sebagai R’ .
5. Jika  pada  elemen-elemen  dari  matriks  R’ ditemuka nilai negative ganti nilainya dengan 0.
Kemudian identifikasi dilakukan dengan proyeksi menggunakan algoritma seperti berikut :
1. Buat projectToFaceSpace ( test_image ): image berukuran W x H piksel.
2. Kita gabung elemen vector WH dan kita sebut img.
3. Load nilai rataan R dari database atau file.
4. Kurangi  img  dengan R sehingga  kita dapatkan img’ .
5. Jika  pada img’ ditemukan  elemen  dengan nilai negative ,  ganti  dengan  nilai  0  untuk mendapatkan vector ukuran img’ .
Proses terahir adalah identifikasi, yaitu memproyeksikan  test  image  ke face  space dan menghitung score. 1. Load semua wajah yang sudah diproyeksikan dari database.
2. Proj=projectToFaceSpace(test_image).
3. Lakukan operasi pengurangan, proj dengan semua  wajah  yang  telah  diproyeksikan. Ambil  nilai  absolutnya  da  jumlahkan, hasilnya adalah score. Ambil score terkecil  sebagai  hasil  dari  wajah yang  telah  diproyeksikan.  Wajah  ini  menjadi identifikasi (Fatta, 2009)

## 1.4 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neigbor  adalah  algoritma  supervised learing dimana hasil instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari katogrodi  K-tetangga  terdekat.  Metode  Manhattan Distance  merupakan  salah  satu  dari  metode  K- Nearest  Neighbor.  Manhattan  Distance  digunakan untuk menentukan kesamaan antara dua buah objek. Hasil  pengukuran  didasarkan  penjumlahan  jarak selisih  antara  dua  objek.  Hasil  dari  Manhattan Distance  bernilai  mutlak  (Sinwar,2014).  Berikut adalah persamaannya:
(2)
2. PEMBAHASAN
2.1 Metodologi Penelitian Langkah-langkah yang ditempuh dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Input Citra Pada  tahap  ini  citra  hasil capture dari webcam dimasukan  untuk  dijadikan  citra training atau pelatihan.  Citra  pelatihan  diambil  dua  kali  dari  10 orang mahasiswa.
Ekstraksi Ciri Menggunakan Eigenface PCA Pada tahap ini  merupakan  mencari ciri dari citra yang  digunakan.  Data  nilai  ciri  tersebut  akan dijadikan  data  latih  atau training .  Data  tersebut berupa nilai matrik citra.
Pencocokan Nilai Training dan Testing Pada  tahap  ini  adalah  proses  pencocokan  antara data  latih  dan  data  tes.  Proses  pencocokan  ini menggunakan metode Manhattan Distance.

## 2.2 Top Down Implementasi Sistem
Tahap implementasi pada deteksi wajah menggunakan metode eigenface PCA sesuai dengan alur  implementasi top-down .  Model top-down ini merupakan  model  yang  sering  digunakan  pada pembuatan sistem  karena pengerjaan aplikasi secara berurutan linier. Berikut ini urutan dalam pengerjaan program sebagai berikut :
a. Buka Webcame
Webcame harus di aktifkan untuk menjalankan  fungsi  pendeteksi  wajah  atau untuk  menampilkan  gambar  yang  ditangkap webcame kedalam aplikasi.
b. Capture image Penangkapan  citra  wajah  (image  capturing) dapat  dilakukan  secara  langsung  ( real-time) menggunakan webcame, setelah  terdeteksi adanya  gambar  wajah pada tampilan window dari webcame.
c. Pemrosesan Awal Proses pemrosesan awal meliputi normalisasi ukuran  citra,  RGB  ke grayscale ,  histogram equalization untuk memperbaiki kualitas citra input  agar  memudahkan  proses  pengenalan tanpa menghilangkan informasi utamanya.
d. Hitung nilai Eigenface Proses  menghitung  nilai eigenface yang menghasilkan nilai eigenvalue dan eigenvector. e. Identifikasi
Proses pengenalan wajah dengan menghitung jarak  antara  fitur  wajah  yang  ada  dalam  data dan fitur wajah yang baru. Jarak yang didapat dicari yang terkecil untuk identifikasi 2.3 Debuging Debugging merupakan tahap untuk
meningkatkan  kinerja  sistem  dengan  mencari  dan mengurangi  kesalahan  atau  kerusakan  di  dalam sistem yang telah diimplementasikan. Dengan proses debugging, dapat  diketahui  apakah  perangkat  telah bekerja  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  proses pembuatan  sistem  deteksi  wajah  untuk  presensi terdapat  proses debugging, antara  lain  adalah debugging data dan debungging coding.
a. Debugging Data Debugging  atau  analisa  data  digunakan untuk  mencari  kesalahan  pada  data  sample atau data training. Kesalahan yang mungkin terdapat  pada  data  training  adalah  orientasi pengambilan  data  wajah  yang  tidak  sesuai aturan  seperti  gelap  terang  ruangan  atau posisi wajah yang setengah. Meskipun tidak mempengaruhi peforma  dari sistem, namun ketidak  konsistenan  dalam  hal  orientasi maupun  ukuran  citra  dapat  menyebabkan kesalahan ekstraksi nilai.
b. Debugging Coding Debugging coding dilakukan  untk  mencari kesalahan pada coding sistem yang menyebabkan  sistem  tidak  dapatberjalan atau  sistem  berjalan  namun  memberikan hasil yang tidak tepat.
Proses
debuggingcoding dilakukan  seiring  dengan proses coding. Cara  melakukan debugging coding adalah  dengan  menjalankan  setiap fungsi coding dari sistem. Jika fungsi tidak bisa  dijalankan,  berarti  ada  kesalahan syntax  coding yang  harus  diperbaiki.  Jika fungsi  bisa  dijalankan,  maka  tetap  harus dilakukan  pengecekan  antara output dari fungsi hasil coding dengan data asli.

## 2.4 Perangkat Uji Coba
Perangkat  uji  coba  yang  digunakan  meliputi perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Spesifikasi perangkat keras dan lunak dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Uji Coba
Perangkat Keras Perangkat Lunak 1. Prosessor : Intel Core i3-6100U CPU @
2.30 GHz
2. Memory : Ram 6 GB
3. webcam : 0,3 MP
4. Harddiks : SSD
240GB
1. Sistem Operasi : Windows 10 pro 64-bit 2. IDE : Visual Studio 2013

## 2.5 Skenario Uji Coba
Uji  coba  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai akurasi,  FAR (False  Acceptance  Rate) dan  FRR (False  Rejection  Rate) dalam  satuan  persen  (%). Untuk  mengetahui  nilai-nilai  tersebut  ada  tiga kondisi  pengujian  yaitu  jumlah  data  latih,  kondisi cahaya, jarak antara webcam dengan wajah. Kondisi cahaya  redup  menggunakan  dua  lampu  neon sedangkan  cahaya  terang  menggunakan  4  lampu neon.  Uji  coba  dilakukan  di  salah  satu  ruang perkuliahan  UN  PGRI  Kediri  Ada  empat  skenario berdasarkan jumlah data latih. Skenario dapat dilihat pada tabel 2, 3,4 dan 5.

## Tabel 2. Skenario 1
data training
kondisi cahaya jarak (cm)
3 Terang 50 3 Terang 100 3 Redup 50 3 Redup 100 Tabel 3. Skenario 2 data training kondisi cahaya jarak (cm) 5 Terang 50 5 Terang 100 5 Redup 50 5 Redup 100 Tabel 4. Skenario 3 data training kondisi cahaya
jarak (cm)
8 Terang 50 8 Terang 100 8 Redup 50 8 Redup 100 Tabel 5. Skenario 4 data training kondisi cahaya jarak (cm) 10 Terang 50 10 Terang 100 10 Redup 50 10 Redup 100

## 2.6 Hasil Uji Coba
Dari  empat  skenario  uji  coba,  setiap  proses  uji coba terdapat 5 mahasiswa sebagai data uji.
Hasil  uji  coba  skenario  1  dengan  menggunakan data latih 3 setiap citra mahasiswa dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 5. Hasil Uji Coba Skenario 1 kondisi cahaya jarak (cm) akurasi (%) FAR (%) FRR (%) Terang 50 60 40 0 Terang 100 40 20 40 Redup 50 20 60 20 Redup 100 0 60 40
Dari  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  akurasi tertinggi adalah 60% pada kondisi cahaya terang dan jarak  50  cm.  Akurasi  terendah  pada  kondisi  redup dengan  jarak  100  cm  yaitu  0%.  Perbandingan akurasi dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Grafik Akurasi Skenario 1
Pada  gambar  2  akurasi  skenario  1  turun  drastis  dari kondisi  terang  dengan  jarak  50  cm  sampai  dengan jarak 100 cm dengan keadaan redup.

## Gambar 3. Perbandingan FAR dan FRR Skenario 1
Perbandingan nilai FAR dengan FRR skenario 1 dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Nilai  FAR  terendah yaitu 20% pada kondisi terang dengan jarak 100 cm. Nilai FRR 0% pada kondisi terang dengan jarank 50 cm.
Hasil  Uji  Coba  Skenario  2  dapat  dilihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Coba Skenario 2 kondisi cahaya jarak (cm) akurasi (%) FAR (%) FRR (%) Terang 50 80 20 0 Terang 100 20 20 60 Redup 50 20 20 60 Redup 100 0 20 80
Akurasi  tertinggi  pada  skenario  2  adalah  80% pada kondisi cahaya terang dan jarak 50 cm. Akurasi terendah  0%  pada  kondisi  redup  dengan  jarak  100 cm. Perbandingan akurasi dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Grafik Akurasi Skenario 2
Pada  skenario  2  akurasi  maksimal  lebih  baik  dari pada  skenario  1.  Tren  penurunan  akurasi  dari kondisi  jarak  dan  cahaya  hampir  sama  dengan skenario 1. Namun ada dua akurasi yang sama 20% pada  kondisi  yang  berbeda,  yaitu  jarak  100  cm cahaya terang dan jarak 50 cm cahaya redup.

## Gambar 5. Perbandingan FAR dan FRR Skenario 2
Nilai  FAR  pada  semua  kondisi  skenario  2 bernilai sama yaitu 20%. Nilai FRR 0% pada kondisi terang dengan jarak 50 cm. perbandingan nilai FAR dengan FRR skenario 2 dapat dilihat pada gambar 5.
Hasil  Uji  Coba  Skenario  3  dapat  dilihat  pada tabel 7
Tabel 7. Hasil Uji Coba Skenario 3 kondisi cahaya jarak (cm) akurasi (%) FAR (%) FRR (%) Terang 50 80 20 0 Terang 100 60 0 40 Redup 50 20 20 60 Redup 100 0 60 40
Dari  tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  akurasi tertinggi adalah 80% pada kondisi cahaya terang dan jarak 50 cm. Perbandingan akurasi dapat dilihat pada gambar  6.  Dari  gambar  tren  akurasi  turun  hampir sama  dengan  dua  skenario  sebelumnya  yaitu skenario 1 dan 2. Pada kondisi jarak 100 cm keadaan redup  mempunyai  akurasi  0%,  kondisi  ini  sama dengan  skenario  1  dan  2.  Dari  hasil  skenario  1 sampai  3  dapat  diketahui  bahwa  pencahayaan berpengaruh sangat besar terhadap akurasi.

## Gambar 6. Grafik Akurasi Skenario 3

## Gambar 7. Perbandingan FAR dan FRR Skenario 3
Nilai FAR terendah yaitu 0% pada kondisi terang dengan  jarak  100  cm.  Nilai  FRR  0%  pada  kondisi terang dengan jarak 50 cm. Perbandingan nilai FAR dengan FRR skenario 3 dapat dilihat pada gambar 7.
Hasil  Uji  Coba  Skenario  3  dapat  dilihat  pada tabel 8
Tabel 8. Hasil Uji Coba Skenario 4 kondisi cahaya jarak (cm) akurasi (%) FAR (%) FRR (%) Terang 50 80 20 0 Terang 100 80 20 0 Redup 50 60 20 20 Redup 100 0 60 40
Dari  tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  akurasi tertinggi adalah 80% pada kondisi cahaya terang dan
jarak  50  cm.  Akurasi  terendah  pada  kondisi  redup dengan  jarak  100  cm  yaitu  0%.  Perbandingan akurasi  dapat  dilihat  pada  gambar  8.  Penurunan akurasi yang sangat drastis terjadi dari kondisi jarak 50 cm cahaya sedup ke kondisi jarak 100 cm cahaya redup  yaitu  dari  60%  ke  0%.  Dari  sekenario  1 sampai dengan 4 pada kondisi jarak 100 cm dengan cahaya  redup  akurasinya  0%.    Sedangkan  pada kondisi  jarak  50  cm  cahaya  terang  dari  skenario  1 sampai 4 ada tren naik.
Nilai  FAR  terendah  yaitu  20%  terjadi  pada  tiga kondisi  terang  dengan  jarak  50  dan  100  cm  dan kondisi  redup  dengan  jarak  50  cm.  Nilai  FRR  0% pada  kondisi  terang  dengan  jarak  50  dan  100  cm. Perbandingan  nilai  FAR  dengan  FRR  skenario  4 dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 8. Grafik Akurasi Skenario 4

## Gambar 9. Perbandingan FAR dan FRR Skenario 4
Rata-rata akurasi dari empat skenario uji coba dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Rata-rata Hasil Uji Coba
Skenario Akurasi (%) FAR (%)  FRR (%) 1 30 45 25 2 30 20 50 3 40 25 35 4 55 30 15
Dari  tabel  9  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata akurasi  tertinggi  adalah  55%  yaitu  pada  skenario  4.
Sedangkan  rata-rata  akurasi  terendah  adalah  30% pada skenario 1 dan 3.
Untuk  mempermudah  analisa  hasil  skenario  1 sampai  4  dapat  dilihat  grafik  pada  gambar  10  dan 11.  Perbandingan akurasi dapat dilihat pada gambar 10  sedangkan  perbandingan  FAR  dan  FRR  pada gambar  11.  Nilai  FAR  terendah  yaitu  20%  terjadi pada tiga kondisi terang dengan jarak 50 dan 100 cm dan  kondisi  redup  dengan  jarak  50  cm.  Nilai  FRR 0% pada kondisi terang dengan jarak 50 dan 100 cm.

## Gambar 10. Grafik Rata-rata Akurasi Skenario
Dari gambar 10 dapat dilihat bahwa dari skenario 1 sampai dengan 4 tren rata-rata akurasi meningkat. Paningkatan  akurasi  ini  pengaruh  dari  jumlah  data latih  yang  digunakan.  Semakin  banyak  data  latih yang digunakan maka semakin baik hasil akurasinya. Hal itu terjadi karena dengan banyaknya data  latih  yang  digunakan  maka  sistem  mempunyai data ciri dari suatu data citra wajah semakin detail.
Dari  hasil  skenario  1  sampai  4  akurasi tertingginya terjadi pada kondisi jarak 50 cm dengan cahaya  terang.  Sehingga  kondisi  yang  ideal  untuk mencapai akurasi yang maksimal yaitu pada jarak 50 cm dengan cahaya terang. Hal ini disebabkan karena dengan jarak 50 cm dengan kondisi terang data citra wajah  dapat  ditangkap  dengan  kualitas  yang  baik sehingga  data  citra  memiliki  ciri  wajah  yang  detail. Dengan  adanya  ciri  wajah  yang  detail  maka  sistem dapat mengenali citra wajah dengan baik.

## Gambar 11. Perbandingan Rata-rata FAR dan FRR
Dari  gambar  11  tren  nilai  FAR  dan  FRR menurun,  hal  itu  bearti  penggunaan  data  latih  yang banyak  kualitas  pengenalan  wajah  semakin  baik.
Namun  ada  perbedaan  tren  nilai  FAR  dan  FR,  jika nilai  FRR  dari  skenario  1  sampai  4  trenya  terus turun,  maka  nilai  FAR  dari  skenari  1  ke  dua  turun dan  setelah  itu  dari  skenario  2  sampai  4  naik.  Dari hasil ini untuk mendapatkan nilai FAR yang optimal data latih yang ideal digunakan adalah 2.

## 3. KESIMPULAN
Dari  analisa  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Akurasi pengenalan wajah dengan
menggunakan metode ektrasi fitur eigenface dan K-NN mencapai 80%.
2. Nilai  rata-rata  FAR  terendah  adalah  20% sedangkan FRR 15%
3. Semakin  banyak  data  latih  yang  digunakan akurasinya semakin tinggi.
4. Akurasi  optimal  didapat  pada  kondisi  jarak 50 cm dengan cahaya terang.

## PUSTAKA
Adiyat,  Iqbal.  2013. Aplikasi  Pengolahan  Citra Digital  Berbasis  Flash  pada  Perangkat  Mobile. Pontianak: Universitas Tanjungpura.
Ahmad,  U.  2009.  10  langkah  membuat  program pengolahan  citra  menggunakan  visual  C#. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Efendy, Bobby. 2009. Autentifikasi Telapak Tangan pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM).  Madura: Skripsi Universitas Trunojoyo
Fatta,  H.  A.  2009.  Rekayasa  Sistem  Pengenalan Wajah. Yogyakarta: ANDI.
Fitriyah,  N.,  dkk.  2015.  Analisis  dan  Simulasi
Sistem  Pengenalan  Wajah  dengan  Metode Fisherface  Berbasis  Outdoorvideo.  Seminar Nasional  Universitas  PGRI  Yogyakarta.  432- 438.
Fuad,  N.  2017.  Pemanfaatan  K-Nearest  Neighbor Pada  Klasifikasi  Image  Berdasarkan  Pola  Fitur dan Tekstur. JUOTICLA, Vol. 2, No. 1.
Kurniawati  A.  T.  dan  A.  R.  Dwi  Rama.  2015.
Aplikasi Pengenalan Wajah Menggunakan Metode  Eigenface  dengan  Bahasa  Pemrograman Java.  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi Terapan III. 315-326.
Pamungkas,  D.P.,  Fajar,  R.H.  2017.  Implementasi Metode  PCA  dan  Citu  Block  Distance  Untuk Presensi  Mahasiswa  Berbasis  Wajah.  Malang:
LPPM STIKI Malang Pratiwi, D. E. dan Agus Harjoko. 2013. Implementasi  Pengenalan  Wajah  Menggunakan PCA  (Principal  Component  Analysis).  IJEIS.  3.
175-181.
Putra,  Darma,  2009.  Sistem  Biometrika  Konsep Dasar,  Teknik  Analisis  Citra,  dan  Tahapan membangun Aplikasi Sistem Biometrika.
Yogyakarta: ANDI.
Putra,  R.  S.  2013.  Perancangan  Aplikasi  Absensi dengan  Deteksi  Wajah  Menggunakan  Metode Eigenface.  Pelita  Informatika  Budi  Darma.  4.
130-137.
Salamun. 2016. Rancang Bangun Sistem Pengenalan Wajah  Dengan  Metode  Principal  Component Analysis. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi UNIVRAB VOL. 1 No. 2, Juli 2016, 1.
Sinwar,  D.,  Kaushik,  R.  2014.  Study  of  Eucliean And  Manhattan  Distance  matrics  using  Simple K-Means  Clustering.  International  Journal  For Research  in  Applied  Science  And  Engineering Technology (IJRASET). Vol. 2, No. 5.
Wang,  M.  Y.,  Hideaki.  T.  2017.  Individual Recognition  and  the  Face  Inversion  Effect  in Medaka  Fish  (Oryzias  Latipes).  eLife  Research Article.  (https://search.proquest.com/444260dd- 05ba-4edf-a5b7-abcbd0129fd2,  diakses  8  Juni 2018).
Wulanningrum,  R.  2018. Penggunaan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  Identifikasi  Citra Kamboja.  Generation  Journal,  Vol.  2,  No.2. 2008.  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Edisi Keempat. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama
.